verl：面向大规模语言模型的强化学习训练库

verl：面向大规模语言模型的强化学习训练库

verl verl: Volcano Engine Reinforcement Learning for LLMs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/verl

在当今的自然语言处理领域，大规模语言模型（LLMs）正在成为研究和应用的热点。然而，LLMs的训练和优化是一项挑战性任务，尤其是在强化学习（RL）的训练中。为此，verl应运而生，这是一款灵活、高效且生产就绪的RL训练库，专为LLMs设计。

项目介绍

verl是HybridFlow论文的开源实现，旨在提供一种灵活和高效的RLHF框架。它通过混合控制器编程模型，实现了复杂Post-Training数据流的灵活表示和高效执行，使得构建如GRPO、PPO等RL数据流变得异常简单。

项目技术分析

verl的核心技术亮点包括：

• 灵活的RL算法扩展：支持轻松扩展多种RL算法，如GRPO、PPO等，只需几行代码即可构建。
• 与现有LLM框架的无缝集成：通过模块化API，实现了计算与数据依赖的解耦，与FSDP、Megatron-LM、vLLM等现有LLM框架的无缝集成。
• 灵活的设备映射：支持将模型映射到不同的GPU集合，实现资源的高效利用和不同集群大小的可扩展性。
• 与HuggingFace模型的兼容性：与HuggingFace Transformers兼容，支持Qwen-2.5、Llama3.1、Gemma2等模型。

项目及技术应用场景

verl适用于多种场景，包括但不限于：

• 模型训练：支持FSDP和Megatron-LM进行训练。
• 模型部署：支持vLLM、SGLang（实验性）和HF Transformers进行模型部署。
• 多模态RL：支持视觉-语言模型（VLMs）和多模态RL。
• 性能优化：支持Flash attention 2、序列打包和序列并行性，通过DeepSpeed Ulysses等实现。

项目特点

verl的特点可以概括为以下几点：

• 高效性：通过最新的吞吐量和 RL吞吐量，实现了SOTA级别的LLM训练和推理引擎集成。
• 创新性：使用3D-HybridEngine进行高效的actor模型resharding，消除了内存冗余，并显著降低了训练和生成阶段的通信开销。
• 兼容性：与多种流行的LLM模型和框架兼容，如Hugging Face Transformers和Modelscope Hub。
• 可扩展性：支持模型规模扩展至70B参数，并可在数百个GPU上运行。
• 先进性：支持多种RL算法，如PPO、GRPO、ReMax等，并支持基于模型和函数的奖励机制。

推荐结语

verl作为一款面向LLMs的强化学习训练库，以其灵活性和高效性在自然语言处理领域独树一帜。无论是从算法扩展、框架集成，还是性能优化和可扩展性来看，verl都为研究人员和开发者提供了一套全面的解决方案。如果你正在寻找一款能够提升LLM训练效率和性能的工具，verl绝对值得一试。通过其官方文档，你可以轻松上手并开始构建自己的RL数据流，开启LLM强化学习的新篇章。

verl verl: Volcano Engine Reinforcement Learning for LLMs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/verl